Journal of Natural Resources and Environmental Management 11 (2): 324-333. http://dx.doi.org/10.29244/jpsl.11.1.324-333
E-ISSN: 2460-5824 http://journal.ipb.ac.id/index.php/jpsl

## Prediksi  luas  kebakaran  hutan  dan  lahan  pada  tahun  1997-2005  akibat  faktor antropogenik menggunakan data CMIP5
Predicting burn area of forest and land fire 1997-2005 due to anthropogenic factors using CMIP5 data
Lesi Mareta a , Arnida Lailatul Latifah b , Rahmat Hidayat c , Rini Hidayati c
a Atmospheric and Planetary Sciences, Sumatera Institute of Technology, South Lampung, Lampung, 35365, Indonesia
b Laboratorium of High-Performance Computing, Research Center for Informatics, Indonesian  Institute of Sciences, Bogor, West Java, 16916, Indonesia
c Department of Geophysics and Meteorology, Bogor Agricultural University, Kampus IPB Darmaga Bogor, 16680, Indonesia
Article Info: Received: 08 - 05 - 2021 Accepted: 25 - 06 - 2021

## Keywords:
Antropogenic, CMIP5,  karhutla, random forest

## Corresponding Author:
Lesi Mareta Program studi Sains Atmosfer dan Keplanetan, Jurusan Sain, Institut Teknologi Sumatera; Tel. +6281546235049 Email: Lesi.mareta@sap.itera.ac.id
Abstract. Forest and land fires are an annual local and national disaster that occurs  in  Indonesia.  Two  factors  influence  forest  and  land  fires:  natural forcing  and/or  anthropogenic  forcing  (human  activity).  Human  activity releases  large  amounts  of  carbon  dioxide  (CO 2 ),  carbon  monoxide  (CO), methane (CH 4 ), oxidant rates, nitrogen dioxide (NOx), and particulates which act as sources of greenhouse warming that have been monitored by satellites in recent years. This study will examine the burn area of forest and land fires in recent decades due to anthropogenic factors in Kalimantan using two types of data, namely data without and with anthropogenic components. Analysis by utilizing output data from the CMIP5. This study uses a statistical approach to  the  technique  of  Random  Forests  (RF)  to  evaluate  the  contribution  of climate and anthropogenic factors to the extent of forest and land fires in the Kalimantan region. General conditions of forest and land fires are based on observational  data  obtained  from  GFED  data.  The  two  highest  areas  that occurred  in  Kalimantan  during  1997  to  2005  occurred  in  1997  and  2002. According to the three models in 1997 and 2002, anthropogenic factors had a more dominant influence on the extent of forest and land fires in Kalimantan. In 1997 and 2002, the area of forest and land fires affected by anthropogenic factors was positive, and anthropogenic factors contributed to increasing the forest and land fires extent.
How to cite (CSE Style 8 th Edition): Mareta L,  Latifah  AL,  Hidayat  R,  Hidayati  R.  2021.  Prediksi  luas  kebakaran  hutan  dan  lahan  pada  tahun  1997-2005  akibat  faktor antropogenik menggunakan data CMIP5. JPSL 11 (2): 324-333. http://dx.doi.org/10.29244/jpsl.11.2.324-333.

## PENDAHULUAN
Kebakaran  hutan  dan  lahan  (Karhutla)  sudah  menjadi  bencana  lokal  dan  nasional  tahunan  yang  ada  di Indonesia.  Dampak  kebakaran  hutan  dan  lahan  tidak  hanya  berpengaruh  terhadap  kualitas  hidup  utamanya kesehatan  masyarakat,  ekonomi  dan  sosial  masyarakat  secara  nasional,  namun  dampaknya  telah  meluas menjadi  bencana  regional.  Selain  dampaknya  terhadap  kesehatan  masyarakat  dan  ekonomi,  karhutla  juga dianggap  sebagai  ancaman  potensial  bagi  pembangunan  berkelanjutan  karena  efeknya  dapat  terjadi  secara langsung  bagi  ekosistem,  kontribusinya  terhadap  peningkatan  emisi  karbon  dan  dampaknya  bagi keanekaragaman  hayati (Mareta et al., 2019a). Karhutla dalam skala besar pernah  terjadi  di Indonesia pada
tahun 1982-1983, 1991, 1994, 1997-1998, dan 2006. Kebakaran hutan dan lahan secara garis besar dipengaruhi oleh dua faktor, yaitu terjadi karena alami ( Natural forcing ) dan/atau ulah manusia ( Anthropogenic forcing ). Kebakaran yang terjadi akibat alam misalnya, karena petir, karena kemarau panjang, sehinggga matahari akan membakar tanaman yang kering melalui hal sederhana seperti adanya percikan api karena pembiasan cahaya dari kaca/kaleng yang mengkilap. Sedangkan kebakaran oleh manusia, misalnya hutan atau lahan sengaja di bakar  karena  ingin  membuka  hutan  atau  lahan.  Pada paper ini  yang  dimaksud  dengan  faktor  antropogenik adalah  aktivitas  manusia  secara  umum  yang  menghasilkan  gas  rumah  kaca.  Menurut  (Lestari et  al., 2015), Aktivitas  manusia  tersebut  melepaskan  sejumlah  besar  karbon  dioksida  (CO 2 ),  karbon  monoksida  (CO), metana (CH 4 ), oksida nitrat, nitrogen dioksida (NOx) dan partikulat yang bertindak sebagai sumber pemanasan rumah kaca yang telah dipantau oleh satelit beberapa tahun terakhir, sehingga ini memudahkan untuk melihat pengaruh faktor antropogenik terhadap luas kebakaran hutan dan lahan.
Penelitian ini akan melihat luas daerah terbakar pada peristiwa kebakaran hutan dan lahan dalam beberapa dekade  terakhir  yang  didorong  oleh  faktor  antropogenik,  menggunakan  dua  jenis  data  yaitu  data  tanpa  dan dengan  komponen  antropogenik.  Analisa  data  dan  dengan  komponen  antropogenik  dilakukan  dengan memanfaatkan  data Global  Climate  Model (GCM).  Penggunaan  data  GCM  untuk  analisis  karhutla  telah  di lakukan  Lestari et  al. pada  tahun  2015  dan  Mareta et  al. pada  tahun  2019a.    Penelitian  ini  menggunakan pendekatan Random Forests (RF) untuk mengevaluasi kontribusi faktor antropogenik terhadap luas kebakaran hutan dan lahan di daerah Kalimantan. Random Forests (RF) adalah metode pembelajaran  berdasarkan pohon klasifikasi dan regresi (CART) (Guo et al., 2016).

## METODE

## Lokasi Penelitian
Lokasi penilitian ini adalah Pulau Kalimantan, Indonesia. Kalimantan merupakan pulau di Indonesi yang rentan  terjadi  kebakaran  hutan  dan  lahan.  Pulau  Borneo  terletak  di  8°LU  hingga  5°LS  dan  108°BT  hingga 120°BT.

## Metode Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian adalah data iklim dan data indeks kebakaran hutan dan lahan di kalimantan.

## Data Iklim
Data  iklim  untuk  wilayah  Kalimantan  diperoleh  dari  data  luaran  model  dari Coupled  Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5), Model CMIP5 yang digunakan dalam penelitian ini adalah model CSIRO MK-3.6 dengan resolusi spasial 1.8° x 1.8° (Rotstayn et al., 2010) setara dengan (198 x 198) km, dan model ACCESS1.3 dengan resolusi spasial 1.25° x 1.87° (Collier dan Uhe, 2012) atau setara dengan (137.5 x 207.57) km. Model CMIP5 yang digunakan dalam penelitian ini adalah eksperimen data baseline (1997-2005), dengan  variabel  kelembaban  relatif  permukaan  (Hurs),  suhu  udara  permukaan  (Tas),  dan  curah  hujan. Pemilihan model luaran CMIP5 berdasarkan ketersediaan data variabel yang dibutuhkan (Lestari et al., 2015). Data iklim diunduh dari laman resmi CMIP5 (https://esgf-node.llnl.gov/ projects/cmip5/).

## Data Indeks Kebakaran Hutan dan Lahan di Kalimantan
Data kebakaran hutan dan lahan di Kalimantan diperoleh dari data Global Fire Emissions Database (GFED).  Kumpulan  data  ini  memberikan  perkiraan  global  area  terbakar  bulanan,  emisi  bulanan  data memiliki resolusi spasial 0.25° x 0.25° atau setara dengan (27.75 x 27.75) km. Data tersedia dari bulan Juli 1997  sampai  2014.  Data  luas  karhutla  ( burn area)  diunduh  di  laman  resmi  GFED  (https://www.global firedata.org/).

## Metode Analisis Data

## Proses Pemodelan Luas Karhutla Menggunakan Random Forests
Studi  ini  menggunakan  pendekatan Random  Forests (RF)  untuk  mengevaluasi  kontribusi  iklim  dan antropogenik terhadap kebakaran hutan dan lahan di daerah Kalimantan. Random Forests (RF) adalah metode pembelajaran  berdasarkan  pohon  klasifikasi  dan  regresi  (Guo et  al., 2016).  Data  observasi  luas  karhutla  di Kalimantan  yang  diperoleh  merupakan  data  luas  karhutla  yang  dipengaruhi  oleh  faktor  alam  dan  faktor antropogenik, sehingga data tersebut tidak dapat digunakan secara langsung untuk melihat luas karhutla yang dipengaruhi oleh faktor antropogenik. Luas karhutla yang dipengaruhi oleh faktor antropogenik diperoleh dari selisih  luas  karhutla  yang  dipengaruhi  oleh  faktor  alam  dan  faktor  antropogenik  serta  luas  karhutla  yang dipengaruhi oleh faktor alam saja. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu teknik statistik untuk membangun model luas karhutla yang dipengaruhi oleh faktor alam dan faktor antropogenik serta luas karhutla yang dipengaruhi oleh faktor alam saja.
Kontribusi faktor alam dianalisis dengan menggunakan teknik statistik Random Forests . Pada penelitian ini, teknik statistik Random Forests memanfaatkan meachine learning dengan perintah sebagai berikut:
Model = TreeBagger (Ntrees, X hist , Y, method ′ , ′ regression); Ypredict hist = Predict (Model, X hist ); Ypredict nat = Predict (Model, X nat ) Ypredict Ant = Ypredict hist −   Ypredict nat
Model  adalah  luas  karhutla  yang  dihasilkan  melalui  teknik  random  forest,  Ypredict_hist  adalah  model luas karhutla historis, merupakan campuran antara pengaruh faktor alam dan faktor antropogenik. Ypredict_nat adalah model luas karhutla yang dipengaruhi oleh faktor alam, Xhist adalah data iklim yang dipengaruhi oleh faktor alam dan faktor antropogenik, Xnat adalah data iklim yang dipengaruhi oleh faktor alam, Y adalah data observasi luas karhutla. Xhist dan Xnat diperoleh dari luaran model CMIP5. 𝑌𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑐𝑡 𝐴𝑛𝑡 adalah luas karhutla yang dipengaruhi oleh faktor antropogenik,  Ypredict_hist  adalah model luas  karhutla  historis, Ypredict_nat adalah model luas karhutla yang dipengaruhi oleh faktor alam.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Kondisi Umum Luas Karhutla di Kalimantan
Menurut  peraturan  menteri  kehutanan  nomor:  P.12/Menhut-II/2009,  kebakaran  hutan  dan  lahan  adalah suatu keadaan dimana hutan dan lahan dilanda api, sehingga mengakibatkan kerusakan hutan dan lahan yang menimbulakan kerugian ekonomis dan atau nilai lingkungan. Kondisi umum luas karhutla adalah kondisi luas daerah  terbakar  hutan  dan  lahan  yang  dipengaruhi  oleh  faktor  alam  dan  antropogenik.  Kebakaran  hutan menjadi  perhatian  internasional  sebagai  isu  lingkungan  dan  ekonomi,  kgusunya  setelah  bencana  ENSO 1997/98  yang  menghanguskan  lahan  hutan  seluas  25  juta  hektar  di  seluruh  dunia.  Selama  peristiwa  ENSO 1997/98, Indonesia mengalami kebakaran hutan yang paling hebat di dunia. Masalah yang terulang pada tahun 2002 (Tacconi, 2003). Wahana Lingkungan Hidup (WALHI) menyatakan 13 juta hektar hutan dan lahan di Indonesia  terdampak  oleh  karhutla  sedangkan  menurut  Badan  Perencanaan  Pembangunan  Nasional (BAPPENAS) bersama ADB mengistimimasi 9.75 juta hektar (Hunawan, 2016).
Berdasarkan  data  observasi  yang  diperoleh  dari  data  GFED  khusus  data burn  area ,  luas  karhutla  dua tertinggi yang terjadi di Kalimantan selama periode 1997 hingga 2005 terjadi pada tahun 1997 dan 2002. Pada tahun  1997  dan  2002  di  Indonesia  terjadi  fenomena  ENSO  yang  berasosiasi  dari  samudera  pasifik.  ENSO adalah sebuah fenomena perubahan perbedaan temperatur di daerah tropikal di timur Samudra Pasifik (Pulau Tahiti)  dan  barat  Samudera  Pasifik  (Darwin,  Australia)  (Mareta et  al., 2019b).  Fenomena  ENSO  akan memengaruhi  klimatologi  curah  hujan  di  Indonesia.  Pada  tahun  1997  dan  2002  El  Niño  kuat  yang
menyebabkan  Indonesia  mengalami  defisit  curah  hujan  yang  signifikan,  sehingga  pada  tahun  tersebut mengalami kekeringan dan hal inilah yang menjadi pemicu terjadi karhutla.
Model  luas  karhutla  berdasarkan  luaran  model  ACCESS1.3  dan  CSIRO-mk3.6.0  dan  data  observasi menunjukkan bahwa luas karhutla dua tertinggi pada periode dari tahun 1997 hingga 2005 terjadi pada tahun 1997/98 dan tahun 2002. Data model luas  karhutla  terhadap data observasi memiliki pola yang sama tetapi dengan  besar  luas  daerah  terbakar  sangat  berbeda.  Pada  Gambar  1,  luas  Karhutla pada  tahun  terjadinya fenomena ENSO, seperti pada tahun 1997/98, 1999/00, 2002, dan 2004 data model luas  karhutla lebih kecil dibandingkan dengan data observasi.
Gambar 1 Luas kebakaran hutan dan lahan berdasarkan data GFED (merah) dan data model (biru): (a) ACCESS1-3; (b) CSIRO-mk3.6.0
Pola  model  luas  karhutla  ketika  tidak  terjadi  fenomena  ENSO,  variabel  iklim  (suhu  udara  permukaan, kelembaban relatif permukaan, dan curah hujan) tetap terekam oleh model ACCESS1.3 dan CSIRO-mk3.6.0 yang  kemudian  dibangun  menjadi  luas  karhutla,  hal  inilah  yang  menyebabkan  pada  tahun  tidak  terjadi fenomena  ENSO  model  luas  karhutla  tetap  ada  (terhitung),  sehingga  luas  karhutla  berdasarkan  data  model lebih tinggi dibandingkan dengan data observasi. Data observasi luas karhutla menggambarkan luas karhutla mendekati kondisi nyata, sehingga ketika tidak terjadi karhutla maka data observasi luas  karhutla mendekati nol.  Luas  karhutla  berdasarkan  luaran  model  ACCESS1.3  dan  perbandingan  dengan  data  observasi ditunjukkan oleh Gambar 1a.
Model luas karhutla luaran CSIRO-MK3.6.0 pada Gambar 1b menunjukkan bahwa model luas karhutla empat tertinggi pada periode dari tahun 1997 hingga 2005 adalah tahun 1997 dan tahun 2002. Tahun 1997/1998 Indonesia mengalami fenomena El Niño kuat, tahun 2002 Indonesia mengalami El Niño sedang  (moderat), dan  pada  tahun  2004  Indonesia  mengalami  El  Niño  lemah,  sehingga  Indonesia  khususnya  di  Kalimantan mengalami penurunan curah hujan dan mengalami musim kering yang panjang menyebabkan karhutla semakin meluas.

## Pengaruh Antropogenik Terhadap Luas Karhutla di Kalimantan
Karhutla dapat dipengaruhi oleh faktor alam dan/atau faktor antropogenik. Pengaruh antropogenik dapat dilihat  dari  pola  rata-rata  bulanan  luas  karhutla  dan  distribusi  spasial  luas  karhutla.  Pengaruh  faktor antropogenik diperoleh dari selisih semua faktor (faktor alam dan faktor antropogenik) dengan faktor alam. Faktor alam diantaranya  adalah fenomena alam El Niño. Selama periode 1997 hingga 2005, El Niño 1997- 1998  tercatat  memiliki  curah  hujan  paling  rendah  di  Indonesia  menyebabkan  kondisi  karhutla  yang  meluas (Byron  dan  Shepherd,  1998).  Menurut  Siegert  dan  Hoffmann  (1998)  karhutla  di  Kalimantan  didorong  kuat oleh fenomena El Niño. El Niño yang kuat pada 1997/1998 menyebabkan kondisi kekeringan parah, sehingga kebakaran pembukaan lahan menjadi tidak terkendali khususnya di Kalimantan dan Sumatera (Langmann dan Heil, 2004).
Luas karhutla diperoleh dari data GFED yang selanjutnya disebut data observasi luas karhutla merupakan data luas karhutla yang dipengaruhi oleh semua faktor (faktor alam dan faktor antropogenik), untuk melihat pengaruh antropogenik perlu dilakukan pemisahan luas karhutla yang dipengaruhi oleh semua faktor, faktor alam,  dan  faktor  antopogenik.  Data  observasi  luas  karhutla  tidak  dapat  dipisahkan,  maka  diperlukan  suatu model luas karhutla yang dapat dipisahkan.
Luaran model CMIP5 menyediakan data iklim yang dipengaruhi oleh semua faktor ( historical ) dan faktor alam ( historicalNAT ). Menurut Guo et al. (2016) data iklim dapat digunakan untuk menghasilkan luas karhutla model  dengan  menggunakan  teknik random  forests .  Model  luas  karhutla  hasil  teknik random  forest yang memanfaatkan luaran CMIP5 merupakan model luas karhutla yang dipengaruhi oleh  semua faktor dan luas karhutla  yang  dipengaruhi  oleh  faktor  alam,  sehingga  model  luas  karhutla  hasil random  forests dapat dimanfaatkan untuk melihat pengaruh faktor antropogenik terhadap luas karhutla.
Gambar 2 Distribusi temporal luas karhutla di Kalimantan berdasarkan Model ACCESS1.3 [(a) historis, (b) alam, (c) antropogenik] dan CSIRO MK3.6.0 [(d) historis, (e) alam, (f) antropogenik]
Menurut  model  ACCESS1.3  (Gambar  2a,  2b  dan  2c)  pada  tahun  1997 dan  2002  terlihat  bahwa  faktor antropogenik  memberikan  pengaruh  positif  (bernilai  negatif)  terhadap  luas  karhutla  di  Kalimantan  artinya faktor antropogenik pada tahun 1997 dan 2002 menyebabkan luas karhutla meningkat. Pada tahun 1999 dan 2003, menurut model ACCESS1.3 faktor antropogenik memberikan pengaruh positif (bernilai negatif), hal ini disebabkan oleh adanya beberapa gas-gas serta partikulat yang dihasilkan oleh aktivitas antropogenik memiliki sifat dapat menurunkan suhu udara, diantaranya aerosol sulfat, nitrat dan debu.
Sementara faktor alam sepanjang tahun 1997 hingga 2005 bernilai positif, artinya faktor alam sepanjang tahun  1997  hingga  2005 menjadi  pendukung  terjadinya  karhutla.  Pola  model  luas  karhutla  akibat  pengaruh faktor alam (Gambar 2b) mengikuti pola kejadian ENSO. Luas karhutla  akibat pengaruh faktor alam tinggi pada tahun 1997, 2002/2003. Pada tahun 1997 dan 2002/2003 terjadi El Niño kuat dan El Niño sedang. Luas karhutla tinggi yaitu pada tahun 1997 dan 2002 faktor alam tidak dominan jika dibandingkan dengan pengaruh faktor antropogenik. Saat kondisi El Niño tahun 2004, curah hujan di Kalimantan Barat cukup rendah terutama di bulan Agustus yang mencapai 58 mm (Anggraini dan Trisakti, 2009).
Menurut model CSIRO-MK3.6.0 (Gambar 2d, 2e dan 2f)  luas karhutla tinggi terjadi pada tahun 1997 dan 2002, faktor antropogenik memberikan pengaruh negatif lebih dominan dibandingkan dengan faktor alam. Pada  tahun  1997  dan  2002  luas  karhutla  akibat  pengaruh  antropogenik  bernilai  positif  (menyebabkan  luas karhutla meningkat). Pengaruh faktor alam pada periode tahun 1997 hingga 2005 konsisten bernilai positif.
Distribusi Spasial Historis ( Historical ) Luas Karhutla di Kalimantan
Luas karhutla historis adalah luas karhutla yang dipengaruhi oleh faktor alam dan faktor antropogenik. Spasial observasi luas kebakaran hutan dan lahan di Kalimantan pada periode 1997 sampai 2005 dapat dilihat pada Gambar 3. Luas kebakaran hutan dan lahan di Kalimantan mulai mengalami peningkatan pada bulan Juli, mencapai luas daerah terbakar tertinggi pada bulan September, dan pada bulan Oktober luas kebakaran hutan dan  lahan  di  Kalimantan  mulai  menurun.  Peningkatan  luas  kebakaran  hutan  dan  lahan  di  Kalimantan  yang terjadi pada bulan Juli, peningkatan luas kebakaran hutan dan lahan di mulai di daerah Kalimantan Selatan, dan  pada  bulan  Agustus  kebakaran  hutan  dan  lahan  mulai  meluas  ke  sebagian  Kalimantan  Tengah  dan Kalimantan Barat.
Gambar 3 Distribusi spasial historis luas karhutla di Kalimantan berdasarkan data GFED (Mha/bulan)
Luas kebakaran hutan dan lahan pada bulan September semakin meningkat. Pada bulan Agustus area luas kebakaran  hutan  dan  lahan  yang  tinggi  terjadi  pada  sebagian  Kalimantan  Selatan,  Kalimantan  Tengah  dan Kalimantan Barat. Sementara, pada bulan September area terbakar di Kalimantan Selatan, Kalimantan Tengah, Kalimantan Barat yang telah tinggi pada bulan Agustus akan semakin meningkat dan merambat ke Kalimantan Timur. Menurut (Siegert dan Hoffmann,1998) kondisi cuaca kering yang diciptakan oleh fenomena El Niño di  Kalimantan  Timur  berlangsung  hingga  Mei  1998.  Tidak  ada  curah  hujan  yang  signifikan  tercatat  di Samarinda dan Balikpapan dari Januari hingga akhir April, sedangkan semua provinsi lain di Kalimantan dan Sumatera  dan  bagian  utara  Kalimantan  Timur  dan  mengalami  curah  hujan  normal  hingga  deras  pada  awal Maret.  Pada  1997/1998,  Indonesia  mengalami  bencana  kebakaran  terbesar  dalam  sejarahnya  sendiri  dan global, salah satu dampaknya adalah menyebabkan di Kalimantan  Timur daerah  terbakar sekitar adalah 5.2 juta hektar.
Luas kebakaran hutan dan lahan di sebagian area Kalimantan Barat pada bulan Oktober mulai menurun, dan pada bulan Oktober area yang terbakar hanya terfokus di sebagian daerah Kalimantan Tengah, Kalimantan Selatan  dan  Kalimantan  Timur.  Sementara  pada  bulan  November,  luas  kebakaran  hutan  dan  lahan  mulai menurun. Kalimantan Timur, Kalimantan Selatan, dan Kalimantan Barat pada bulan November tidak ada lagi area yang terbakar, walaupun ada tetapi tidak lebih luas dibandingkan dengan Kalimantan Tengah, sedangkan di sebagian Kalimantan Tengah masih terdapat area yang terbakar.
Gambar 4 Distribusi spasial historis luas karhutla di Kalimantan berdasarkan Model ACCESS1.3 (Mha/bulan)
Gambar 5 Distribusi spasial historis luas karhutla di Kalimantan berdasarkan Model CSIRO MK3.6.0 (Mha/bulan)
Luas  kebakaran  hutan  dan  lahan  di  Kalimantan  selama  periode  1997  hingga  2005  berdasarkan  model ACCESS1.3 dengan resolusi spasial 1.25° x 1.87° pada bulan Juli mulai mengalami peningkatan di Kalimantan Tengah,  dan  pada  bulan  Agustus  luas  karhutla  mengalami  ekspansi  ke  Kalimantan  Barat  dan  Kalimantan Selatan, ekspansi tersebut bertahan hingga bulan September. Pada bulan Oktober luas  kebakaran  hutan dan lahan  mulai  menurun.  Luas  kebakaran  hutan  dan  lahan  di  Kalimantan  selama  periode  1997  hingga  2005 berdasarkan model ACCESS1.3 dapat dilihat pada Gambar 4.
Model  CSIRO-MK3.6.0  dengan  resolusi  spasial  1.8°  x  1.8°  menggambar  pola  spasial  luas  kebakaran hutan  dan  lahan  di  Kalimantan  bahwa  selama  periode  1997-2005.  Gambar  5  menjelaskan  bahwa  luas kebakaran  hutan  dan  lahan  di  Kalimantan  mulai  terjadi  peningkatan  pada  bulan  Juli  di  daerah  Kalimantan Tengah dan Kalimantan Timur. Pada bulan Agustus luas kebakaran hutan dan lahan mengalami ekspansi ke arah  Kalimantan  Barat,  dan  pada  bulan  September  luas  kebakaran  hutan  dan  lahan  mencapai  area  terbakar tertinggi,  sementara  pada  bulan  Oktober  daerah  Kalimantan  Timur  menjadi  area  yang  mempunyai  luas kebakaran hutan dan lahan tertinggi.

## Distribusi Spasial Luas Karhutla Akibat Pengaruh Antropogenik
Pengaruh antropogenik terhadap luas karhutla di Kalimantan selama periode 1997 hingga 2005 diperoleh dari selisih antara luas kebakaran hutan dan lahan di Kalimantan yang dipengaruhi oleh semua faktor dengan luas kebakaran hutan dan lahan di Kalimantan yang dipengaruhi oleh faktor alam.
Model  ACCESS1.3  menggambarkan  bahwa  pola  distribusi  spasial  kebakaran  hutan  dan  lahan  di Kalimantan yang dipengaruhi oleh faktor antropogenik mulai terlihat tinggi pada bulan Agustus. Pada bulan Agustus area yang terbakar terjadi di daerah Kalimantan Barat, Kalimantan Selatan dan Kalimantan Tengah. Pada bulan September area yang terbakar semakin meningkat, yakni di Kalimantan  Timur. Sementara pada bulan Oktober, luas kebakaran hutan dan lahan yang dipengaruhi oleh faktor antropogenik mulai menurun dan area terbakar hanya terlihat di sebagian daerah Kalimantan Selatan dan Kalimantan Timur, sedangkan pada bulan November area terbakar di Kalimantan tidak ada. Pola distribusi luas karhutla yang dipengaruhi oleh faktor antropogenik menurut model ACCESS1.3 dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 1 Distribusi spasial antropogenik luas karhutla di Kalimantan berdasarkan Model ACCEESS 1.3 (Mha/bulan).
Luas karhutla di Kalimantan yang dipengaruhi oleh faktor antropogenik menurut model CSIRO-MK3.6.0 (Gambar 7) mulai mengalami peningkatan pada bulan Juli. Pada bulan Juli, luas kebakaran hutan dan lahan yang  dipengaruhi  oleh  faktor  antropogenik  terdapat  di  sebagian  daerah  Kalimantan  Tengah.  Area  terbakar yang  terdapat  di  daerah  sebagian  Kalimantan  Tengah  mengalami  ekspansi  ke  arah  Kalimantan  Timur  pada bulan  Agustus.  Pada  bulan  September  area  yang  terbakar  di  Kalimantan  semakin  luas  yakni  di  Kalimantan Barat  dan  Kalimantan  Selatan.  Sementara,  pada  bulan  Oktober  area  terbakar  hanya  terdapat  di  Kalimantan Timur.

## Gambar 7 Distribusi spasial antropogenik luas karhutla di Kalimantan berdasarkan
Model CSIRO MK3.6.0 (Mha/bulan)

## KESIMPULAN
Luaran  kedua  model  dan  data  observasi  menunjukkan  konsistensi  luas  tertinggi  karhutla  pada  periode 1997  hingga  2005  terjadi  tahun  1997  dan  2002.  Menurut  model  ACCESS1.3  dan  CSRIRO-MK3.6.0  pada tahun 1997 dan 2002, terlihat bahwa faktor antropogenik memberikan pengaruh lebih dominan terhadap luas karhutla di Kalimantan. Pengaruh faktor alam selalu bernilai positif sepanjang tahun 1997 hingga 2005, artinya selama periode 1997 hingga 2005, pengaruh faktor alam mendukung atau sebagai pemicu terjadinya karhutla.
Model  CSIRO-MK3.6.0  dan  ACCESS1.3  dapat  merepresentasikan  luas  karhutla  di  Kalimantan  yang dipengaruhi  oleh  faktor  antropogenik.  Faktor  antropogenik  yang  dimaksud  adalah  semua  kegiatan  manusia yang menghasilkan  gas-gas rumah  kaca. Pada tahun 1997 dan 2002, luas karhutla oleh  faktor antropogenik sangat  tinggi,  hal  ini  dikarenakan  pada  tahun  tersebut  gas-gas  rumah  kaca  sangat  tinggi  karena  terjadi kebakaran  hutan  dan  lahan.  Kedua  model  memiliki  resolusi  spasial  yang  berbeda.  Resolusi  spasial  sangat memengaruhi  pola  spasial  sebuah  model.  Semakin  tinggi  resolusi  spasial  suatu  model  maka  semakin  baik model  tersebut  merepresetasikan  data.  Model  CSIRO-MK3.6.0  memiliki  resolusi  spasial  lebih  rendah dibandingkan dengan model ACCESS1.3, artinya model ACCESS1.3 lebih baik dalam merepresentasikan data spasial luas karhutla dibandingkan dengan model CSIRO-MK3.6.0.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan terima kasih kepada program GBU45 (Guru Besar Under 45 tahun) ITERA (Institut Teknologi Sumatera).

## DAFTAR PUSTAKA
[Kemenhut]  Kementerian  Kehutanan.  2009.  Peraturan  Menteri  Kehutanan  Nomor:  P.12/Menhuut-II/2009 tentang Pengendalian Kebakaran Hutan. Jakarta (ID): Kemenhut.
Anggraini  N,  Trisakti  B.  2009.  Kajian  dampak  perubahan  iklim  terhadap  di  Provinsi  Kalimantan  Barat. J Penginderaan Jauh . 8: 11-20.
Byron  N,  Shepherd  G.  1998.  Indonesia  and  the  1997-98  el  niño:  Fire  problems  and  long-term  solutions.
Natural Resources Perspectives. London (GB): Overseas Development Institute. Collier M, Uhe P. 2012. CMIP5 Datasets From The ACCESS1.0 And ACCESS1.3 Coupled Climate Models . Melbourne  (AU):  The  Centre  for  Australian  Weather  and  Climate  Research  (a  partnership  between CSIRO and the Bureau of Meteorology)
Guo F, Zhang L, Jin S, Tigabu M, Su Z, Wang W. 2016. Modeling anthropogenic fire occurrence in the boreal forest  of  China  using  logistic  regression  and  random  forests. J  Forest. 7(11):  1-14.  doi: 10.3390/f7110250.
Hunawan D. 2016. Menyelesaikan kebakaran hutan dan lahan (karhutla) di Indonesia melalui “jalan pantas” atau “jalan pintas”?. J Univ Negeri Semarang. 2(1): 277-292.
Langmann B, Heil A. 2004. Release and dispersion of vegetation and peat fire emissions in the atmosphere over Indonesia 1997/1998. Atmos Chem Phys. 4: 2145-2160.
Lestari RK, Watanabe M, Imada Y, Shiogama H, Field RD, Takemura T, Kimoto M. 2015. Increasing potential of  biomass  burning  over  Sumatera,  Indonesia  induced  by  anthropogenic  tropical  warming. IOP Publishing Environ Res Lett . 9: 1-7.
Mareta L, Hidayat R, Hidayati R, Alsepan G. 2019b. Influence of the positive Indian Ocean Dipole in 2012 and  El  Niño-southern  oscillation  (ENSO)  in  2015  on  the  Indonesian  rainfall. IOP  Conf  Ser  Earth Environ Sci. 284: 1-12. doi: 10.1088/1755-1315/284/1/012018.
Mareta L, Hidayat R, Hidayati R, Latifah AL. 2019a. Pengaruh faktor alami dan antropogenik terhadap luas kebakaran hutan dan lahan di Kalimantan. J Tanah dan Iklim . 48(2): 143-151.
Rotstayn LD, Collier MA, Dix MR, Feng Y, Gordon HB, O’Farrell SP, Smith IN, Syktus J. 2010. Improved simulation of Australian climate and ENSO-related rainfall variability in a global climate model with an interactive aerosol treatment. Int J Climatol. 30(7): 1067-1088. doi: 10.1002/joc.1952.
Siegert F, Hoffmann AA. 1998. The 1998 forest fires in East Kalimantan (Indonesia): A quantitative evaluation using  high  resolution,  multitemporal  ERS-2  SAR  images  and  NOAA-AVHRR  hotspot  data. Remote Sens Environ . 72: 64-77.
Tacconi  L.  2003. Kebakaran  Hutan  di  Indonesia:  Penyebab,  Biaya  dan  Implikasi  Kebijakan .  Bogor  (ID): CIFOR.